package com.bdqn.spark.chapter05.value

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Spark08_RDD_Operator_Transform {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf()
      .setMaster("local[*]")
      .setAppName("operator-sample")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val sourceRDD: RDD[Int] =
      sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0))

    /**
     * sample算子需要传递三个 参数
     * 第一个参数：抽取的数据，后续是否放回（true，表示放回），false表示不放回
     * 第二个参数：fraction
     *    ①、第一个参数是false的情况：表示数据源中每条数据被抽取的概率[0,1]，基准值的概念
     *    ②、第一个参数是true的情况：表示数据源中每条数据被抽取的可能次数:>=0
     *
     * 第三个参数：seed：表示抽取数据时的随机算法的种子，不传是系统时间
     */
    sourceRDD.sample(
      false,
      0.5
      //, 1
    ).collect.foreach(println)

    sc.stop()
  }
}
